视觉大模型 / VLM

EXIMO: VLM Guided Exploration of VLA Policies

EXIMO：基于视觉语言模型引导的视觉语言动作策略探索

Bhavya Sukhija, Oliver Groth, Mohit Shridhar, Tim Hertweck, Michael Bloesch, Markus Wulfmeier, Abbas Abdolmaleki, Martin Riedmiller

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：VLM(title,summary_cn)；vision language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出EXIMO算法，通过VLM引导的探索、模仿、优化三阶段微调VLA策略，解决了VLA策略微调样本效率低的问题，性能显著优于现有方法。

OrthoSkillVLA: Continual Skill Learning via Gradient-Informed Skill Subspace Adaptation

OrthoSkillVLA：通过梯度感知技能子空间自适应实现持续技能学习

Jiaqi Wang, Zhou Fang, Qiongfeng Shi, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Electronic Science and Engineering, Southeast University（东南大学电子科学与工程学院） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 OrthoSkillVLA是一种参数高效的持续技能学习框架，通过对VLM和ActionHead施加独立子空间约束、引入特征感知MoE解码器，实现预训练VLA模型的技能学习，可缓解灾难性遗忘。

Comments Accepted by PRCV 2026

WNM-3D: A World Navigation Model with 3D Scene Conditioning for Closed-Loop VLN

WNM-3D：一种用于闭环视觉语言导航的带3D场景条件的世界导航模型

Yuehao Huang, Yunzi Wu, Xiaotao Zhang, Xinhai Li, Jiankun Dong, Jiajun Lv, Chi Zhang, Chenjia Bai, Yong Liu, Xuelong Li

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究提出带3D场景条件的WNM-3D模型，通过几何编码器与适配器整合场景上下文，经多阶段训练后在GN-Bench等数据集上的闭环导航性能优于同类模型。

World-Model-Grounded LLM Planning for AUV and ASV Navigation Near Offshore Wind Farms

面向近海风电场区域自主水下航行器（AUV）与自主水面航行器（ASV）导航的世界模型赋能大语言模型规划

Markus Buchholz, Ignacio Carlucho, Yvan R. Petillot

机构 * Norwegian Defence Research Establishment (FFI)（挪威国防研究机构（FFI）） ； School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学工程与物理科学学院） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision language model(abstract)

AI总结 本研究提出世界模型赋能大语言模型规划方法，结合MPC闭环重规划器等组件，在近海风电场区域的AUV和ASV导航任务中，大幅降低目标距离误差，验证了其有效性。

Comments This work has been accepted to the IEEE IROS 2026 AQ2UASIM workshop

SwipeGen: Bridging the Execution Gap in GUI Agents via Human-like Swipe Synthesis

SwipeGen: 通过类人滑动合成弥合GUI代理的执行差距

Xuan Wang, Siyuan Su, Quantong Fu, Yongxiang Hu, Yangfan Zhou

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（计算机科学与人工智能学院，复旦大学） ； Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 SwipeGen通过合成类人滑动交互提升GUI代理的执行能力，实验显示其滑动执行准确率较基线提升214%。

Comments Accepted to ACM MM 2026. 10 pages